La empresa emergente británica Potential Sciences ha iniciado operaciones este 5 de noviembre con el objetivo de transformar el diseño de medicamentos. La compañía propone utilizar principios fundamentales de la física para simular interacciones atómicas y moleculares, creando conjuntos de datos masivos que permitan entrenar sistemas de inteligencia artificial capaces de identificar tratamientos específicos sin necesidad de pasar por las etapas iniciales de experimentación física.
Simulación frente a experimentación
Hatem Helal, fundador y director ejecutivo de la firma, sostiene que el enfoque busca identificar rápidamente las moléculas que no resultarán efectivas en entornos clínicos. Al optimizar este proceso, la empresa aspira a reducir los costos de investigación, lo que podría facilitar el desarrollo de terapias para enfermedades raras que actualmente carecen de tratamientos. La startup ha recibido financiamiento inicial de SovAI, el fondo de capital de riesgo del gobierno británico, y Twin Path Ventures, aunque no han revelado el monto exacto de la inversión.
Desafíos en la carrera tecnológica
El sector de la inteligencia artificial aplicada a la salud vive un momento de alta expectativa. Figuras como Demis Hassabis, ganador del Premio Nobel de Química, llevan tiempo afirmando que estos avances tecnológicos marcarán un hito científico. No obstante, expertos como Peter Wolynes, profesor de química en la Universidad Rice, advierten que la ingeniería de proteínas aún enfrenta limitaciones técnicas significativas y que el costo de las pruebas de seguridad y eficacia en pacientes sigue siendo el principal obstáculo para la llegada de nuevos fármacos al mercado.
